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Cos’è una baseline dinamica?

Una baseline dinamica utilizza l’intelligenza artificiale per stabilire un livello base di connettività e prestazioni della rete senza affidarsi a generici valori di soglia predefiniti. La baseline viene quindi regolata automaticamente in base al comportamento della rete e dell’utente o dispositivo IoT.

Spiegazione delle baseline dinamiche basate sull’AI

Le baseline dinamiche applicano AI e machine learning (ML) ai dati di rete per stabilire il livello di normalità per quella rete (una "baseline"). La baseline si regola in modo autonomo e dinamico per ridurre al minimo i falsi negativi e positivi.
  • Anziché utilizzare soglie predefinite che possono essere impostate su valori artificialmente bassi, una baseline dinamica fornisce una visibilità quasi in tempo reale per ogni sito, in base all'attività Wi-Fi, cablata e WAN effettiva.
  • Ogni dispositivo di rete e client endpoint trasmette dati di telemetria che aiutano a capire cosa funziona e dove ci sono opportunità di ottimizzazione.
  • AI e ML vengono quindi impiegati per identificare i potenziali problemi di un dispositivo di rete, un client endpoint, un utente o un'applicazione/servizio e le relative cause.
AI-powered baseline

Perché baseline dinamiche?

In un ambiente tradizionale, l’IT si concentra sul funzionamento della rete e sull’offerta della migliore esperienza possibile, basandosi sull’istinto e impostando soglie di allarme per singoli elementi. L’AI e l’automazione stanno modificando il panorama. Perché le baseline dinamiche sono importanti:

  • le soglie statiche non sono in grado di fornire la visibilità necessaria per identificare i problemi in ambienti distribuiti e in evoluzione
  • vista la natura dinamica di una rete, l’automazione è l’unica soluzione possibile per monitorare e identificare le anomalie.

I vantaggi delle baseline dinamiche

Immagina di distribuire una rete oggi e di utilizzare le stesse soglie di ogni altro ambiente, di dimensioni grandi o piccole, su cui basare le prestazioni della tua rete. Le soglie predefinite tengono in considerazione il roaming dei dispositivi o del numero di dispositivi IoT presenti nell’ambiente? Oppure il numero e il tipo di AP e la classe di switch utilizzati?

Le baseline dinamiche garantiscono:

  • automazione per la raccolta dei dati direttamente dal tuo ambiente
  • visione semplificata delle prestazioni delle singole sedi nel tempo
  • visibilità sul confronto tra siti simili (ad esempio negozi, aule, sedi remote) e con siti terzi comparabili (ad esempio, confronti tra ambienti di pari livello abilitati per il cloud)

Experience Level Agreement automatizzati per eliminare l’impostazione e la regolazione manuale delle soglie del livello di servizio basate su valori artificiali.

Qual è la differenza tra Experience Level Agreement (XLA) e Service Level Agreement (SLA)?

Gli Experience Level Agreement (XLA) offrono vantaggi più specifici e automatizzati rispetto ai tradizionali Service Level Agreement (SLA) o Service Level Expectation (SLE), tra cui:

AttributoBaseline dinamiche basate sull’AISLA/SLE tradizionali
Soglie e allerteImpostate in modo automatico e dinamico seguendo l’evoluzione dell’ambiente.Impostate e regolate manualmente sulla base di valori predefiniti generici.
Baseline in tempo reale per sedeIncluseNo: utilizza valori di soglia predefiniti.
Punti dati multidimensionaliInclusi, con la possibilità di garantire risultati (causa principale, risoluzione, ecc.).No: richiede la combinazione di punti dati & la risoluzione manuale dei problemi.
Confronti con ambienti di pari livelloInclusi, con vantaggi di ottimizzazione.No
FocusValore incentrato sugli utentiMisurazione dei processi incentrati sulla tecnologia.

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